评测与基准arXiv 2609.39473
FAME：用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
- arXiv
- 2609.39473
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3B
- 组件记忆
摘要FAME 用反事实引起的隐状态概念漂移，在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
- 其他arXiv 2609.22978
DeepSeek Elastic Compute（DSec）：面向大规模智能体训练的高效沙箱基础设施
提出弹性沙箱基础设施 DSec，支撑大规模智能体训练
- arXiv
- 2609.22978
- 发表
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要DSec 是面向大规模智能体 RL 的多后端生产沙箱，用分层、按需镜像和训练协同维持高密度。
DSec 是 DeepSeek-AI 的生产沙箱平台，用来支撑从 DeepSeek V3.2 到 V4.1 的智能体 RL 与评测，而不是报告某个模型的任务准确率。
已经到底了